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halcon区域腐蚀膨胀算子_Halcon算子

發布時間:2023/12/10 ChatGpt 51 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 halcon区域腐蚀膨胀算子_Halcon算子 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Halcon部分算子功能:*讀取一張圖像

read_image(Image,'C:/Users/Desktop/無標題.png')

*畫一個矩形生成區域

draw_rectangle1(3600,?Row1,?Column1,?Row2,?Column2)

*獲得矩形區域

gen_rectangle1(Rectangle,?Row1,?Column1,?Row2,?Column2)

*區域內最大、最小、最大-最小灰度值

min_max_gray(Rectangle,?Image,?0,?Min,?Max,?Range)

*獲得特定區域位置的圖像,但不改變原圖像的大小

reduce_domain(Image,?Rectangle,?ImageReduced)

get_image_size(ImageReduced,?Width,?Height)

get_image_size(Image,Width1,?Height1)

*對區域進行剪裁,將有值的區域以最小外界正矩形的方式返回,而剪掉那些沒有值的區域。

crop_domain(ImageReduced,?ImagePart)

*消除噪聲,均值平滑

mean_image(ImageReduced,?ImageMean,?9,?9)

*動態閾值分割

*原圖、參考圖、輸出、鄰域比較的區間范圍、light提取相對參考圖更亮的區域|dark|equal選取和參考圖差不多的區域

dyn_threshold(ImageReduced,?ImageMean,?RegionDynThresh,?5,?'light')

*區域連通,可將閾值分割的不相連的區域分割成單個區域

connection(RegionDynThresh,?ConnectedRegions)

*區域篩選,根據特征進行,最常用的是根據面積篩選

select_shape(ConnectedRegions,?SelectedRegions,?'area',?'and',?2500,?99999)

*區域聯合,將幾個區域合并為一個區域

union1(SelectedRegions,?RegionUnion)

*將一張圖像上的一個區域內的像素改為指定的灰度

*ps:如果報錯,可檢查輸入圖像是否帶有其他格式,可使用rgb1_to_gray?(Image,?Image)算子

paint_region(Rectangle,?Image,?ImageResult,?255.0,?'fill')

*填充區域

fill_up_shape(RegionDynThresh,?RegionFillUp,?'area',?1,?1000000)

*區域面積和中心,區域中心的行列坐標為區域內所有點橫縱坐標的平均值

*ps:與采用區域最小外接矩形得出的中心點坐標有差異

area_center(RegionFillUp,?Area,?Row,?Column)

*腐蝕,使用圓形結構腐蝕

erosion_circle(RegionFillUp,RegionErosion,?19.5)

*腐蝕,使用矩形結構腐蝕

erosion_rectangle1(RegionFillUp,RegionErosion1,?21,?21)

*膨脹,使用圓形結構膨脹

*ps:不是說將一個區域先腐蝕再膨脹,就能恢復到原始圖像的

opening_circle(RegionFillUp,RegionOpening,19.5)

*膨脹,使用矩形結構膨脹

opening_rectangle1(RegionFillUp,RegionOpening1,?25,?25)

*計算兩個區域的差異,本算子實現是區域1-區域2,如果區域1

difference(RegionOpening,RegionErosion,RegionDifference)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的halcon区域腐蚀膨胀算子_Halcon算子的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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